Current Challenges in Diagnosis of Venous Thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
In patients with suspected venous thromboembolism, the goal is to accurately and rapidly identify those with and without thrombosis. Failure to diagnose venous thromboembolism (VTE) can lead to fatal pulmonary embolism (PE), and unnecessary anticoagulation can cause avoidable bleeding. The adoption of a structured approach to VTE diagnosis, that includes clinical prediction rules, D-dimer testing and non-invasive imaging modalities, has enabled rapid, cost-effective and accurate VTE diagnosis, but problems still persist. First, with increased reliance on imaging and widespread use of sensitive multidetector computed tomography (CT) scanners, there is a potential for overdiagnosis of VTE. Second, the optimal strategy for diagnosing recurrent leg deep venous thrombosis remains unclear as is that for venous thrombosis at unusual sites. Third, the conventional diagnostic approach is inefficient in that it is unable to exclude VTE in high-risk patients. In this review, we outline pragmatic approaches for the clinician faced with difficult VTE diagnostic cases. In addition to discussing the principles of the current diagnostic framework, we explore the diagnostic approach to recurrent VTE, isolated distal deep-vein thrombosis (DVT), pregnancy associated VTE, subsegmental PE, and VTE diagnosis in complex medical patients (including those with impaired renal function).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».